Tận dụng tối đa giá trị của dữ liệu là mục tiêu lớn nhất khi làm Data Analytics. Có rất nhiều thách thức khiến doanh nghiệp, tổ chức không thể đạt được mục tiêu này. Hãy cùng tìm hiểu Top 6 thách thức về dữ liệu mà doanh nghiệp phải đối mặt là gì và cách giải quyết trong nội dung dưới đây.

Chất lượng dữ liệu kém

Chất lượng dữ liệu kém là một trong những thách thức lớn nhất của doanh nghiệp. Dữ liệu chất lượng kém dẫn đến sai sót trong thông tin thu lại và hiểu biết của người sử dụng dữ liệu bị sai lệch. Cuối cùng, doanh nghiệp phải gánh chịu hậu quả bằng cách tăng chi phí kinh doanh và hơn thế nữa.

Vậy giải pháp cho các dữ liệu chất lượng kém là gì?

Bước đầu tiên để đảm bảo Data Cleaning là doanh nghiệp cần thiết lập quy trình quản trị dữ liệu đầy đủ để xác định các công cụ, hoạt động quản lý dữ liệu và kiểm soát truy cập. Điều cần thiết là phải hiểu rõ về cách sắp xếp và bóc tách dữ liệu dựa trên mục tiêu kinh doanh. Vì vậy, doanh nghiệp có thể sẽ cần mời những chuyên gia về dữ liệu hoặc nhân viên kinh doanh, người thực sự sử dụng dữ liệu này để xác định yêu cầu về chất lượng dữ liệu.

Ngập chìm trong dữ liệu

Ngập chìm trong dữ liệu điều đó có thật sự tốt? Nhiều dữ liệu hơn không đồng nghĩa với việc dữ liệu mang lại nhiều giá trị, doanh nghiệp nên biết cách kết hợp dữ liệu với nhau để phân tích. 

Giải pháp tốt nhất cho thách thức này là cần xác định thời điểm hợp lý để tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Ví dụ, nếu muốn có được cái nhìn 360 độ về trải nghiệm của khách hàng, doanh nghiệp cần tập hợp bài đánh giá, hiệu suất, doanh số bán hàng và các dữ liệu liên quan khác để cùng phân tích.

Khối lượng dữ liệu ngày càng tăng

Khối lượng dữ liệu ngày càng tăng, các công ty hiện đang sở hữu hàng Terabyte, thậm chí hàng Exabyte dữ liệu. Do đó, dữ liệu có thể dễ dàng vượt khỏi tầm kiểm soát nếu không được quản lý đúng cách, đồng thời, doanh nghiệp sẽ bỏ lỡ cơ hội khai thác giá trị từ tài sản dữ liệu.

Giải pháp: Sử dụng công nghệ quản lý và lưu trữ để giải quyết khối lượng ngày càng tăng và thách thức trong việc quản lý Data. Tạo một kiến ​​trúc có khả năng mở rộng với những công cụ có thể điều chỉnh theo khối lượng dữ liệu mà không ảnh hưởng đến tính toàn vẹn của nó.

Xử lý nhiều định dạng dữ liệu

Xử lý nhiều định dạng dữ liệu đưa đến một loạt thách thức, đó là tìm ra cách đưa dữ liệu không đồng nhất sang định dạng phù hợp với nhu cầu kinh doanh, đồng thời, phù hợp với yêu cầu của các công cụ doanh nghiệp đang sử dụng trong quá trình phân tích thông tin, trực quan hóa , dự đoán,…

Giải pháp: Tìm hiểu cách sử dụng công cụ và công nghệ xử lý dữ liệu hiện đại để định dạng lại dữ liệu phi cấu trúc và rút ra hiểu biết sâu sắc. Từ đó áp dụng hoặc tạo ra ứng dụng tùy chỉnh nhằm tăng tốc và tự động hóa quá trình chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chi tiết, có giá trị.

Các phân tích dữ liệu không hoàn toàn hữu ích cho việc đi đến kết luận

Các phân tích dữ liệu không hoàn toàn hữu ích cho việc đi đến kết luận được xem là một trong những thách thức về dữ liệu. Việc ra quyết định dựa trên phân tích dữ liệu nên đảm bảo cân bằng giữa hiệu quả (right thing), nhanh (right time) và đơn giản (right way). Vì việc quá tập trung tối ưu một quá trình có thể dẫn tới ảnh hưởng xấu tới tính hiệu quả của toàn hệ thống.

Giải pháp: Nên ưu tiên đảm bảo right thing, right time rồi đến right way. Bởi vì dù bạn có làm đơn giản mà sai và không đúng thời gian yêu cầu thì quyết định đó sẽ không còn ý nghĩa nữa.

Không đảm bảo về vấn đề bảo mật 

Thách thức cuối cùng mà doanh nghiệp có thể phải đối mặt là không đảm bảo về vấn đề bảo mật. Đối với nhiều tổ chức, việc thu thập và xử lý dữ liệu đặt ra những lo ngại lớn về an ninh thông tin và quyền riêng tư. Nếu không có các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, tổ chức sẽ đối mặt với rủi ro lớn về việc mất mát thông tin quan trọng, quyền riêng tư của người dùng và thậm chí là tình trạng xâm phạm an ninh hệ thống. 

Giải pháp: Đưa tính bảo mật của dữ liệu lớn vào chiến lược ban đầu. Kiểm tra độ tin cậy về cả nguồn và dữ liệu thu thập được.

Thông qua bài viết trên đây, Mastering Data Analytics hy vọng đã giúp cho bạn đọc nắm rõ Top 6 thách thức về dữ liệu mà doanh nghiệp phải đối mặt là gì. Hơn nữa, nếu bạn mong muốn được tìm hiểu chuyên sâu hơn tư duy phân tích dữ liệu thì hãy tìm hiểu khóa học Business Intelligence và Marketing Automation & Analytics của Mastering Data Analytics ngay hôm nay. Với lộ trình học bài bản, chất lượng, giảng viên có kinh nghiệm và kiến thức chuyên sâu thì Mastering Data Analytics là sự lựa chọn tuyệt vời dành cho bạn. Follow Fanpage của MDA để có thể cập nhật thông tin và ưu đãi lớn cho khóa học nhé!